Softwarehersteller Dataiku und Business Analytics Experte mayato verfolgen beide das gleiche Ziel: Die optimale Nutzung von Unternehmensdaten auf Basis moderner Technologien. Jetzt geben die beiden Unternehmen eine strategische Partnerschaft bekannt. Die Experten für Künstliche Intelligenz (KI) und Data Science von mayato setzen in ihren Projekten ab sofort verstärkt auf Dataiku DSS. Die zentralisierte Datenplattform optimiert die Zusammenarbeit zwischen allen beteiligten Interessensgruppen, integriert Data Governance und eröffnet neue Perspektiven für datengetriebene Unternehmen. Insgesamt lassen sich Data Science, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen sowohl in Industry Analytics- als auch Customer Analytics-Projekten deutlich schneller und nachhaltiger nutzen.
Die mayato Experten wissen um die Herausforderungen im Rahmen von Data Science-Projekten: Häufig entstehen relevante Daten für eine Auswertung nicht nur an ganz unterschiedlichen Stellen in einem Unternehmen, sie werden gegebenenfalls in völlig getrennten Systemen erfasst und ausgewertet. Sollen diese Daten mit Methoden des Maschinellen Lernens oder der Künstlichen Intelligenz ausgewertet werden, ist die Zusammenarbeit über das gesamte Unternehmen hinweg von zentraler Bedeutung. Sven Hensen, Geschäftsführer von mayato, erklärt dazu: „Dataiku DSS verbindet auf einer Plattform die Flexibilität von Open Source Software mit strukturierter Data Governance und erweitert diese um wesentliche Funktionen zur Kollaboration. Dabei ist die Benutzerfreundlichkeit sehr hoch; sowohl unsere Data Scientists als auch unsere Kunden arbeiten gerne damit.“
Fredrik Ström, Senior Business Developer Europe and Partner Manager bei Dataiku: „Mit mayato haben wir einen Partner gefunden, der über umfangreiche Erfahrungen in Data Analytics-Projekten verfügt und die neuralgischen Punkte der Implementierungen kennt. Die Kombination aus unserer leistungsfähigen Plattform und dem Know-how der mayato Experten beschleunigt die Umsetzung von Digitalisierungsprojekten bei unseren Kunden zusätzlich.“
Auch die Philosophie der beiden Unternehmen bei datengetriebenen Projekten passt hervorragend: Strategische Änderungen skizzieren und diese schon bei den ersten Schritten in die Betrachtungen einbeziehen, gleichzeitig aber mit überschaubaren Projekten starten, um schnell erste Erkenntnisse und optimalerweise auch Erfolge zu generieren. Dieses agile Projektvorgehen hat sich aus Sicht beider Partner bewährt und lässt sich, nach Erfahrung der mayato Experten, auf Industry Analytics-Projekte in den Bereichen Predictive Quality, Anomaly Detection oder Predictive Maintenance ebenso anwenden wie bei Recommendation Engines, Kundensegmentierungen oder Fraud Analysis im Bereich Customer Analytics.
Die mayato Experten wissen um die Herausforderungen im Rahmen von Data Science-Projekten: Häufig entstehen relevante Daten für eine Auswertung nicht nur an ganz unterschiedlichen Stellen in einem Unternehmen, sie werden gegebenenfalls in völlig getrennten Systemen erfasst und ausgewertet. Sollen diese Daten mit Methoden des Maschinellen Lernens oder der Künstlichen Intelligenz ausgewertet werden, ist die Zusammenarbeit über das gesamte Unternehmen hinweg von zentraler Bedeutung. Sven Hensen, Geschäftsführer von mayato, erklärt dazu: „Dataiku DSS verbindet auf einer Plattform die Flexibilität von Open Source Software mit strukturierter Data Governance und erweitert diese um wesentliche Funktionen zur Kollaboration. Dabei ist die Benutzerfreundlichkeit sehr hoch; sowohl unsere Data Scientists als auch unsere Kunden arbeiten gerne damit.“
Fredrik Ström, Senior Business Developer Europe and Partner Manager bei Dataiku: „Mit mayato haben wir einen Partner gefunden, der über umfangreiche Erfahrungen in Data Analytics-Projekten verfügt und die neuralgischen Punkte der Implementierungen kennt. Die Kombination aus unserer leistungsfähigen Plattform und dem Know-how der mayato Experten beschleunigt die Umsetzung von Digitalisierungsprojekten bei unseren Kunden zusätzlich.“
Auch die Philosophie der beiden Unternehmen bei datengetriebenen Projekten passt hervorragend: Strategische Änderungen skizzieren und diese schon bei den ersten Schritten in die Betrachtungen einbeziehen, gleichzeitig aber mit überschaubaren Projekten starten, um schnell erste Erkenntnisse und optimalerweise auch Erfolge zu generieren. Dieses agile Projektvorgehen hat sich aus Sicht beider Partner bewährt und lässt sich, nach Erfahrung der mayato Experten, auf Industry Analytics-Projekte in den Bereichen Predictive Quality, Anomaly Detection oder Predictive Maintenance ebenso anwenden wie bei Recommendation Engines, Kundensegmentierungen oder Fraud Analysis im Bereich Customer Analytics.
